Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 583-594 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Perbandingan Algoritma Supervised Learning untuk Prediksi Kasus Covid-19 di Jakarta
Angeline Septhiani 1 , Hendry 2 1,2 Universitas Kristen Satya Wacana, Indonseia e-mail: 1 672019026@student.uksw.edu, 2 hendry@uksw.edu

## Abstract
Coronavirus disease or called COVID-19 is a pandemic according to World Health Organization (WHO) in  February.  The  virus  gives  several  symptoms,  such  as  cough,  asthma,  and  fever.  The  data  and information are the important part of making a good decision. Those data need to be processed and analyzed to be useful information. In this research, the data will be used to predict the COVID-19 issue in Jakarta, using several supervised learning algorithm models, such as K-Nearest Neighbors, Neural Network,  Linear  Regression,  Support  Vector  Machine,  and  Random  Forest.  Using  10  Fold  Cross Validation  in  model  testing  and  T-Test  to  get  the  model  with  the  best  accuracy.  According  to  this research,  the  algorithm  that  has  the  best  accuracy  is  K-Nearest  Neighbors  with  the  lowest  RMSE, 1096.188 +/- 365.077 (micro average: 1149.601 +/- 0.000).
Keywords : Covid-19, supervised learning, prediction, RapidMiner
Abstrak
Coronavirus  disease  atau  yang  biasa  yang  disebut  dengan  COVID-19  merupakan  pandemi  yang ditetapkan  World  Health  Organization  (WHO)  pada  bulan  Februari.  Virus  tersebut  dapat menimbulkan  berbagai  gejala  seperti  batuk  kering,  sesak  nafas,  dan  demam.  Data  dan  informasi merupakan bagian penting dalam pengambilan keputusan. Data tersebut perlu diolah dan dianalisis sehingga menjadi data yang bermanfaat. Dalam penelitian ini data tersebut akan digunakan untuk memprediksi kasus COVID-19 di Jakarta dengan melakukan perbandingan terhadap beberapa model algoritma  supervised  learning  seperti  K-Nearest  Neighbors,  Linear  Regression,  Random  Forest, Support Vector Machine, dan Neural Network.  Dalam pengujian model akan menggunakan dua tahap yaitu  10  Fold  Cross  Validation  dan  menggunakan  T-Test  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  yang paling  baik.  Berdasarkan  penelitian  ini,  algoritma  yang  memiliki  akurasi  paling  baik  adalah  K- Nearest Neighbors  dengan hasil RMSE paling  kecil 1096.188  +/-  365.077  (micro average: 1149.601 +/- 0.000).
Kata kunci : Covid-19, supervised learning, prediksi, RapidMiner
1. PENDAHULUAN
Pada  akhir  bulan  desember  tahun  2019,  virus  yang  belum  teridentifikasi sebelumnya  muncul  di  Wuhan,  Tiongkok,  dan  menyebar  ke  beberapa  kota  di China.  Pada  bulan  Januari  virus  tersebut  menyebar  ke  seluruh  dunia  termasuk Thailand,  Korea,  Jepang,  Amerika  Serikat,  Singapura,  Vietnam,  Indonesia,  dan negara-negara  lainnya  [1].  Masyarakat  yang  terinfeksi  atau  terpapar  virus  akan mengalami  berbagai  gejala  mulai  dari  gejala  ringan,  hingga  kondisi  yang membutuhkan  perawatan  khusus  seperti  kegagalan  respirasi  akut.  Gejala  umum yang  sering  dialami  antara  lain  batuk  kering,  sesak  nafas,  dan  demam.  Virus  ini dapat  menyebar  melalui  kontak  fisik  seperti  batuk,  bersin,  atau  berbicara,  serta menyentuh  permukaan  yang  terkontaminasi  [2]. World  Health  Organization (WHO) secara resmi menamai virus tersebut sebagai coronavirus disease (COVID- 19)  pada  tanggal  11  Februari  2020.  Pada  tanggal  2  Maret  2020,  Indonesia mencatat kasus pertama dan kedua yang diawali dengan dua orang terkonfirmasi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 583-594 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
positif  COVID-19  [3].  Setelah  adanya  pengumuman  mengenai  hal  tersebut,  tidak dapat  diperkirakan  peningkatan  kasus  setiap  harinya.  Indonesia  mengkonfirmasi kasus  positif  sebanyak  6.727.346  jiwa,  6.559.736  pasien  sembuh  dan  160.756 pasien  meninggal,  dimana  provinsi  DKI  Jakarta  memiliki  total  kasus  yang  lebih tinggi dibandingkan dengan provinsi lainnya [4].
Berdasarkan  keadaan  tersebut,  diperlukan  sebuah  prediksi  untuk mengetahui  peningkatan  jumlah  kasus  COVID-19  di  Indonesia.  Di  era  globalisasi yang semakin maju perkembangan teknologi menduduki peringkat pertama dalam membawa  perubahan  pada  masyarakat.  Kemajuan  teknologi  memberikan kemudahan  pada  berbagai  aspek  kehidupan  manusia  serta  mempermudah mengakses  informasi  di  seluruh  dunia  [5],[6].  Kemajuan  teknologi  yang  paling berdampak dan bermanfaat bagi kehidupan masyarakat adalah bidang kecerdasan buatan  [7].  Salah  satu  cabang  ilmu  kecerdasan  buatan  adalah Machine  Learning . Machine  Learning dapat  belajar  sendiri  untuk  membuat  sebuah  keputusan  tanpa harus  diprogram  berulang  kali  oleh  manusia. Machine  Learning dapat mengidentifikasi pola tertentu saat data tersedia sebagai input untuk menganalisis kumpulan  data. Machine  Learning menggunakan  dua  teknik  pembelajaran  yaitu supervised  learning (pembelajaran  yang  terawasi)  dan unsupervised learning (pembelajaran  tidak  terawasi)  untuk  mengolah  data  yang  besar[8].  Berdasarkan latar  belakang  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui akurasi yang paling sesuai untuk memprediksi jumlah kasus COVID-19 di Indonesia dengan menggunakan metode supervised learning .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Tinjauan Pustaka
Penelitian  ini  dibuat  menurut  penelitian  terdahulu  yang  masih  memiliki keterkaitan  di  dalam  pengkajiannya.  Dalam  jurnal  penelitian  dengan  judul “Prediksi Jumlah Kasus COVID-19 Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) (Studi Kasus Kabupaten Sidoarjo)” membahas mengenai metode ARIMA yang digunakan untuk memperkirakan jumlah kasus COVID-19 di lokasi tersebut[9].
Penelitian terdahulu dengan judul “Prediksi Kesembuhan Pasien COVID-19 di Indonesia Melalui Terapi Menggunakan Metode Naive Bayes” membahas mengenai metode  naïve  bayes  yang  digunakan  untuk  memperkirakan  kesembuhan  pasien COVID-19  di  Indonesia  melalui  perhitungan data  mining .  Akurasi  yang  diperoleh adalah  akurasi  keberhasilan  96,51%  dengan  presisi  sukses  100%,  kegagalan 95,71%, sensitivitas keberhasilan 84,21%, dan sensitivitas kegagalan 100% [10]. Penelitian  yang  berjudul  “Prediksi  Kasus  Aktif  COVID-19  menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbors”  membahas  mengenai  metode  KNN  yang  akan digunakan untuk memperkirakan penyebaran dengan menggunakan 260 total data dengan membagi 80% menjadi data training dan 20% menjadi data testing [11].
Penelitian yang berjudul “Prediksi Kasus Aktif Kumulatif COVID-19 Indonesia Menggunakan  Model  Regresi  Linier  Berganda”  membahas  mengenai  metode regresi  linier  berganda  yang  akan  digunakan  untuk  memperkirakan  kasus  aktif kumulatif dengan variabel prediktor dan variabel respon [12].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 583-594 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Penelitian  yang  berjudul  “Analisis  dan  Perbandingan  Algoritma  Prediksi dalam  Mengetahui  Perkiraan  Peningkatan  Jumlah  Kasus  COVID-19  di  Indonesia Dengan Metodologi CRISP-DM” menggunakan metodologi Cross Industry Standard Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM)  dan  enam  algoritma  yaitu  jaringan  syaraf tiruan ,  Random  Forest,  Support  Vector  Machine,  Linear  Regression,  Polynomial Regression dan Gaussian  Process yang  akan  dibandingkan  untuk  memperkirakan jumlah kasus COVID-19 [13].

## 2.1.1. Prediksi
Prediksi  merupakan  sebuah  proses  peramalan  suatu  variabel  dimasa  yang akan datang dengan mendasarkan pada pertimbangan daripada data yang berasal dari  masa  lampau  [14].  Prediksi  menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI) merupakan  kegiatan  untuk  menduga  sesuatu  hal  yang  akan  terjadi.  Menurut Makridakis  dalam  jurnal  Laras  Purwati  mengartikan  bahwa  prediksi  merupakan bagian  internal  dari  kegiatan  untuk  mengambil  suatu  captain.  Menurut  Buffa dalam jurnal Laras Purwati Ayuningtias mengartikan bahwa prediksi merupakan penggunaan teknik-teknik statistik berdasarkan pengolahan angka historis dalam bentuk  gambaran  masa  depan.  Menurut  Imami  dalam  jurnal  Laras  Purwati Ayuningtias  mengartikan  bahwa  prediksi  merupakan  suatu  kegiatan  untuk memperkirakan sesuatu yang akan terjadi di masa yang akan datang [15].

## 2.1.2. Supervised Learning
Supervised  Learning merupakan  pembelajaran  yang  terarah  atau  diawasi dengan  mempelajari data  training sebagai  label.  Dalam supervised  learning pembelajaran terarah dapat berupa klasifikasi maupun regresi. Terdapat beberapa algoritma yang merupakan kategori supervised learning antara lain : [16]

## 2.1.2.1. K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest Neighbor (KNN) diperkenalkan pertama kali pada tahun 1967 oleh T.Cover dan P.Hart dimana KNN merupakan salah satu algoritma machine learning yang  paling  sederhana.  KNN  mempelajari  dan  mengklasifikasi  data  tanpa membangun  sebuah  model  serta  memerlukan  pelatihan  data  dalam mengklasifikasikan  objek  dengan  mencari  jarak  terdekat.  KNN  juga  harus mengingat semua data training dalam memori [17]. Proses pelatihan pada metode ini menggunakan dokumen yang telah dikategorikan. Selanjutnya dilakukan tahap preprocessing untuk  mendapatkan  bobot  dari training yang  dilakukan.  Algoritma ini menghitung jarak dari setiap titik pada data uji dengan data latih setiap kelas, dan  mengurutkan  dari  jarak  terdekat  ke  jarak  terjauh.  Data  yang  terpilih  adalah data yang memiliki jarak terdekat antara data uji dengan data latih sejumlah k. Jika lebih dari 1 tetangga yang diambil, maka kelas data uji akan ditentukan oleh kelas mayoritas.  KNN  secara default menggunakan Minkowski  distance . Minkowski distance dapat ditulis dengan persamaan sebagai berikut :
D(x,y) = |
, dengan keterangan d merupakan jarak
antara  titik  x  dengan  titik  y, n  merupakan  jumlah  fitur,  dan  jika  p  =  1  maka
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 583-594 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
persamaan  menjadi Manhattan  distance .  Jika  p  =  2  maka  persamaan  menjadi Euclidean distance [18].

## 2.1.2.2. Neural Network
Algoritma  ini  merupakan  metode  peramalan  dengan  tingkat error cukup rendah  serta  dalam  proses  generalisasi  cukup  baik  karena  didukung  oleh  data training dan proses pembelajaran menyesuaikan bobot sehingga model ini dapat meramalkan data time series untuk beberapa waktu ke depan [19]. Neural network juga  merupakan  paradigma  dalam  mengolah  informasi  yang  terinspirasi  dari sistem saraf, dimana algoritma ini tersusun dari beberapa lapisan [20].

## 2.1.2.3. Linear Regression
Linear  regression merupakan  algoritma  prediksi  yang  digunakan  untuk mendapatkan  model  jenis  keterkaitan  antara  variabel  dependen  (pemberi pengaruh) dengan satu atau banyak variabel independen (terpengaruh). Terdapat dua jenis linear regression antara lain simple linear regression dan multiple linear regression [21],[22]. Simple  linear  regression adalah  suatu  algoritma  untuk memodelkan hubungan antara satu variabel terikat dan satu variabel bebas [23]. Multiple  linear  regression merupakan  algoritma  yang  berguna  untuk mengidentifikasi  hubungan  satu  variabel  terikat  dengan  dua  atau  lebih  variabel bebas [12].
2.1.2.4. Support Vector Machine (SVM) Pada  tahun  1992  teori  mengenai support  vector  machine (SVM) diperkenalkan oleh Vapnir, Boser, dan Guyon, sehingga berkembang dengan pesat. SVM  merupakan  salah  satu  metode supervised  learning yang  menghasilkan pemetaan  dari  fungsi  input  dan  output  dari  sekumpulan  data training yang didasarkan  pada  teori  optimasi  yang  berasal  dari  teori  pembelajaran  statistik. Fungsi  pemetaan  tersebut  dapat  berupa  fungsi  regresi  maupun  fungsi  klasifikasi [24].

## 2.1.2.5. Random Forest
Algoritma Random  forest merupakan  algoritma  yang  dapat  meningkatkan akurasi dengan cara dilakukan pemilihan secara acak dan membangkitkan simpul anak  untuk  setiap  node  [25],[26]. Random  forest terdiri  dari  root  node,  internal node  ,dan  leaf  node.  Root  node  atau  yang  biasa  disebut  dengan  akar  dari  pohon keputusan  yang  letaknya  di  paling  atas.  Internal  node  mempunyai  minimal  dua output dengan satu input. Leaf node terletak di bagian akhir yang hanya memiliki satu input dan tidak mempunyai output [26].

## 2.1.2.6. RapidMiner
RapidMiner merupakan software yang berguna untuk menganalisa data serta dapat  mengintegrasikan  berbagai  bahasa  pemrograman  dengan  mudah.  Aplikasi ini mendukung beberapa format seperti .csv, .xls ,dan format lainnya. RapidMiner ditulis  dengan  bahasa  pemrograman  Java  serta  bekerja  dengan  banyak  sistem
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 583-594 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
operasi dapat bekerja dengan banyak sistem operasi karena ditulis dengan bahasa pemrograman  Java  [27].  RapidMiner  dapat  digunakan  dengan  mudah  oleh pengguna  karena  menyediakan  tampilan yang user  friendly .  Tampilan  atau perspective dari  aplikasi  ini  ada  tiga  antara  lain welcome  perspective,  design perspective, dan result perspective [27].

## 2.2. Metode Penelitian
Dalam penelitian tersebut, peneliti melakukan beberapa langkah. Penelitian ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  dan  memecahkan  permasalahan  yang  ada. Tahapan penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut :

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  sudah  dikumpulkan  sebelumnya  atau disebut dengan data sekunder yang didapatkan dari website https://corona.jakarta.go.id/id .  Pada  website  tersebut  terdapat  data  masyarakat yang  sembuh,  meninggal,  dan  dirawat  dari  tahun  2021  sampai  tahun  2023.  Data tersebut  dikelola  terlebih  dahulu  pada  tahap preprocessing  data sebelum digunakan untuk pembuatan model.

## 2. Preprocessing Data
Peneliti melakukan cleaning terhadap data yang sudah disiapkan. Proses ini dilakukan  secara  otomatis  menggunakan  RapidMiner.  Setelah  data  siap,  data tersebut  akan  digunakan  dalam pembuatan model.  Data  tersebut  dikelompokkan ke dalam 2 kategori, yaitu data training dan data testing.

## 3. Pembuatan Model
Dalam  tahap  ini,  peneliti  membuat  model  untuk  setiap  algoritma,  yaitu K- Nearest Neighbors, Linear Regression, Random Forest, Support Vector Machine, dan Neural  Network. Proses  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  RapidMiner. RapidMiner  akan  menampilkan  informasi  mengenai  model  yang  sudah  dibuat tersebut,  seperti  tingkat  akurasi,  tingkat  error  dan  beberapa  informasi  lainnya yang diperlukan untuk melakukan tahap selanjutnya.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 583-594 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4. Tahap Evaluasi
Pada tahap akhir ini, peneliti mengevaluasi model-model yang sudah dibuat sebelumnya menggunakan informasi yang diberikan oleh RapidMiner. Setelah itu, peneliti mengambil satu model yang menghasilkan prediksi yang paling baik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Tahap pertama yang dilakukan peneliti yaitu mengumpulkan data. Gambar 2 merupakan dataset yang akan digunakan.
Gambar 2 . Dataset Covid-19

## 3.2. Preprocessing Data
Tahap selanjutnya adalah preprocessing data. Pada tahap ini data yang telah dikumpulkan sebelumnya akan dibersihkan sehingga tidak terdapat missing value pada data yang digunakan.
Gambar 3. Hasil Preprocessing Data

## 3.3. Modeling
Pada tahap pemodelan penulis membuat model untuk setiap algoritma yaitu K-Nearest  Neighbors,  Linear  Regression,  Random  Forest,  Support Vector  Machine, dan Neural Network . Setiap model algoritma yang sudah terbentuk akan dilakukan perbandingan pada tahap evaluasi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 583-594 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
3.3.1.  Model Algoritma K-Nearest Neighbors
Gambar 4. Model K-Nearest Neighbors
3.3.2.  Model Algoritma Neural Network
Gambar 5. Model Neural Network

## 3.3.3. Model Linear Regression
Gambar 6. Model Linear Regression

## 3.3.4. Model Random Forest
Gambar 7. Model Random Forest

## 3.3.5. Model Support Vector Machine
Gambar 8. Model Support Vector Machine

## 3.4. Tahap Evaluasi
Pada tahap evaluasi akan dilakukan perbandingan hasil pengujian algoritma K-Nearest  Neighbors,  Linear  Regression,  Random  Forest,  Support Vector  Machine, dan Neural  Network akan  menggunakan cross  validation 10- fold  cross  validation dan  akan  dilanjutkan  menggunakan  T-test  dengan    =  0,05.  Berikut  merupakan gambar model dan hasil pengujian.
Gambar 9. Desain Model Pengujian
Gambar 10. Hasil Pengujian Menggunakan T-Test
Berdasarkan  Gambar  10,  algoritma  yang  paling  dominan  dibandingkan algoritma  lain  adalah  algoritma K-Nearest  Neighbors merupakan  algoritma  yang. Hal tersebut dikarenakan algoritma K-Nearest Neighbors memiliki nilai yang lebih kecil dari alpha = 0.050 dibandingkan algoritma lainnya.
Tabel 1. Hasil Pengujian Menggunakan Cross Validation Algoritma RMSE K-Nearest Neighbors 1096.188  +/-  365.077  (micro  average:  1149.601 +/- 0.000) Neural Network 16801.456  +/-  3136.579  (micro  average: 17062.920 +/- 0.000) Linear Regression 17459.014  +/-  2816.132  (micro  average: 17662.240 +/- 0.000)
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 583-594 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Algoritma RMSE Support Vector Machine 17436.848  +/-  3222.548  (micro  average: 17702.825 +/- 0.000) Random Forest 1338.730  +/-  344.710  (micro  average:  1378.093 +/- 0.000)
Dari hasil pengujian setiap algoritma, algoritma yang memiliki RMSE paling kecil  atau  mendekati  nol  (0)  adalah  algoritma K-Nearest  Neighbors dengan  hasil akurasi  sebesar  1096.188  +/-  365.077  (micro  average:  1149.601  +/-  0.000), sehingga  algoritma K-Nearest  Neighbors akan  digunakan  pada  penelitian  ini. Berikut merupakan model dan hasil prediksi positif covid-19.
Gambar 11. Desain Model Prediksi
Gambar 12. Hasil Prediksi Positif Covid-19
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 583-594 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 13. Grafik Hasil Prediksi Positif Covid-19
Hasil  prediksi  menunjukkan  bahwa  jumlah  positif  covid-19  di  Jakarta  cenderung menurun.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perbandingan  antara  algoritma K-Nearest  Neighbors, Linear  Regression,  Random  Forest,  Support Vector  Machine, dan Neural  Network untuk  melakukan  prediksi  terhadap  jumlah  positif  covid-19  di  Jakarta,  algoritma yang paling cocok digunakan adalah K-Nearest Neighbors karena memiliki tingkat kesalahan  atau  RMSE  yang  kecil  atau  mendekati  nol  (0)  dibandingkan  dengan algoritma  yang  lainnya.  Hasil  RMSE K-Nearest  Neighbors sebesar  1096.188  +/- 365.077  (micro  average:  1149.601  +/-  0.000),  RMSE Neural  Network sebesar 16801.456  +/-  3136.579  (micro  average:  17062.920  +/-  0.000),  model Linear Regression sebesar 17459.014 +/- 2816.132 (micro average: 17662.240 +/- 0.000), model Support  Vector  Machine sebesar  17436.848  +/-  3222.548  (micro  average: 17702.825 +/- 0.000), sedangkan model Support Vector Machine sebesar 1338.730 +/-  344.710  (micro  average:  1378.093  +/-  0.000).  Selain  itu  hasil  T-test menunjukkan bahwa K-Nearest Neighbors lebih dominan dibandingkan algoritma lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  C.  Wu,  C.  S.  Chen,  and  Y.  J.  Chan,  “The  outbreak  of  COVID-19:  An  overview,” J. Chinese  Med.  Assoc. ,  vol.  83,  no.  3,  pp.  217–220,  2020,  doi: 10.1097/JCMA.0000000000000270.
[2] A.  Aditia,  “Covid-19 :  Epidemiologi,  Virologi,  Penularan,  Gejala  Klinis,  Diagnosa, Tatalaksana,  Faktor  Risiko  Dan  Pencegahan,” J.  Penelit.  Perawat  Prof. ,  vol.  3,  no. November, pp. 653–660, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.globalhealthsciencegroup.com/index.php/JPPP%0ACOVID-19 [3] A. I. Almuttaqi, “Kekacauan respon terhadap covid-19 di indonesia,” Habibie Cent. Insights , vol. 1, no. 13, pp. 1–7, 2020.
[4] antaranews.com, “Data Perkembangan COVID-19,” 2023.
[5] R.  D.  Nasution,  “Pengaruh  Perkembangan  Teknologi  Informasi  Komunikasi
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 583-594 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Terhadap Eksistensi Budaya Lokal,” J. Penelit. Komun. dan Opini Publik , vol. 21, no.
1, pp. 30–42, 2017.
[6] S.  Yoga,  “Perubahan  Sosial  Budaya  Masyarakat  Indonesia  Dan  Perkembangan Teknologi  Komunikasi,” J.  Al-Bayan ,  vol.  24,  no.  1,  pp.  29–46,  2019,  doi: 10.22373/albayan.v24i1.3175.
[7] Y.  Devianto  and  S.  Dwiasnati,  “Kerangka  Kerja  Sistem  Kecerdasan  Buatan  dalam Meningkatkan  Kompetensi  Sumber  Daya  Manusia  Indonesia,” J.  Telekomun.  dan
Komput. , vol. 10, no. 1, p. 19, 2020, doi: 10.22441/incomtech.v10i1.7460.
[8] E.  Retnoningsih  and  R.  Pramudita,  “Mengenal  Machine  Learning  Dengan  Teknik Supervised Dan Unsupervised Learning Menggunakan Python,” Bina Insa. Ict J. , vol. 7, no. 2, p. 156, 2020, doi: 10.51211/biict.v7i2.1422.
[9] L. Ainiyah and M. Bansori, “Prediksi Jumlah Kasus COVID-19 Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average,” J. Sains Dasar , vol. 10, no. 2, pp. 62–68, 2021.
[10]  P.  T.  A.  Barus  Okky,  “Prediksi  kesembuhan  pasien  COVID-19 di Indonesia melalui terapi menggunakan metode Naïve Bayes,” J. Inf. Syst. Dev. , vol. 6, no. 2, pp. 59–66,
2021,
[Online]. Available: https://ejournal.medan.uph.edu/index.php/isd/article/view/460
[11]  M. Lestandy and L. Syafa’ah, “Prediksi Kasus Aktif Covid-19 Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors,” Semin. Nas. Teknol. dan Rekayasa 2020 , pp. 45–48, 2020.
[12]  Elen  Riswana  Safila  Putri,  Fahriza  Novianti,  Yasirah  Rezqita  Aisyah  Yasmin,  and Dian Candra Rini Novitasari, “Prediksi Kasus Aktif Kumulatif Covid-19 Di Indonesia Menggunakan  Model  Regresi  Linier  Berganda,” Transform.    J.  Pendidik.  Mat.  dan Mat. , vol. 5, no. 2, pp. 567–577, 2021, doi: 10.36526/tr.v5i2.1231.
[13]  M.  Crisp-dm,  “Analisis  Dan  Perbandingan  Algoritma  Prediksi  Dalam  Mengetahui Perkiraan Peningkatan Jumlah Kasus Covid-19 Di,” no. June, 2021.
[14]  M.  Metode,  E.  Smoothing,  and  U.  K.  Malang,  “Sistem  Informasi  Prediksi  Jumlah Kebutuhan Bahan Produksi Pada PT Agaricus Sido Makmur Sentosa Menggunakan Metode Exponential Smoothing,” vol. 67, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/184428-ID-sistem-pendukung- keputusan-prediksi-pema.pdf
[15]  Supono dan Putratama, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Prediksi Kelulusan Mahasiswa (Studi Kasus Institut Medika Drg. Suherman),” vol. 24, no. 2, p. 3, 2016.
[16]  I.  D.  Id, Machine  Learning :  Teori,  Studi  Kasus  dan  Implementasi  Menggunakan Python , 1st ed. UR PRESS, 2021.
[17]  M.  S.  Fajri,  N.  Septian,  and  E.  Sanjaya,  “Evaluasi  Implementasi  Algoritma  Machine Learning  K-Nearest  Neighbors  (kNN)  pada  Data  Spektroskopi  Gamma  Resolusi Rendah,” Al-Fiziya J. Mater. Sci. Geophys. Instrum. Theor. Phys. , vol. 3, no. 1, pp. 9–14, 2020, doi: 10.15408/fiziya.v3i1.16180.
[18]  E.  R.  A.  Revolusi,  E.  A.  Sari,  and  U.  N.  Malang,  “Peran  Pustakawan  AI  (  Artificial Intelligent  )  Sebagai  Strategi  Promosi  Perpustakaan  Perguruan  Tinggi  Di  Era Revolusi 4.0,” vol. 3, pp. 64–73, 2019.
[19]  D.  Agus Perdana Windarto, Darmeli Nasution, Anjar Wanto, Jaringan Saraf Tiruan Algoritma Prediksi & Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[20]  G. S. Mustika, U. Budiyanto, and S. Subandi, “Prediksi Jumlah Pasien Sembuh Covid- 19  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan,” Bit  (Fakultas  Teknol.  Inf.  Univ.  Budi Luhur) , vol. 18, no. 2, p. 63, 2021, doi: 10.36080/bit.v18i2.1667.
[21]  Lisnawati  et  al.,  “Algoritma  Linear  Regression  dalam  Memprediksi  Pertumbuhan Jumlah Penduduk,” J. Ilm. Wahana Pendidik.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 583-594 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
https//jurnal.unibrah.ac.id/index.php/JIWP ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  178–183,  2022,  doi: 10.5281/zenodo.6408866.
[22]  W.  H. Nugroho,  Y.  Widiastiwi,  and I.  N.  Isnainiyah,  “Sistem  Prediksi  Jumlah  Kasus Covid-19 di Jakarta Menggunakan Metode Linear Regression,” vol. 19, pp. 154–164,
2022. [23]  Graphpad.com, “Kalkulasi Regresi Linier,” 2023. https://www.graphpad.com/quickcalcs/linear1/
[24]  Obey  Al  Farobi,  “Implementasi  Metode  Support  Vector  Machine  (Svm)  Untuk Mengetahui Respon Masyarakat Indonesia Terhadap Implementasi Metode Support Vector  Machine  (Svm)  Untuk  Mengetahui  Respon  Masyarakat  Indonesia,”  p.  82, 2021.
[25]  W.  Apriliah,  I.  Kurniawan,  M.  Baydhowi,  and  T.  Haryati,  “Prediksi  Kemungkinan Diabetes  pada  Tahap  Awal  Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi  Random  Forest,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, p. 163, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1129.
[26]  G. A. Sandag, “Prediksi Rating Aplikasi App Store Menggunakan Algoritma Random Forest,” CogITo  Smart  J. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  167–178,  2020,  doi: 10.31154/cogito.v6i2.270.167-178.
[27]  V.  R.  Prasetyo,  H.  Lazuardi,  A.  A.  Mulyono,  and  C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan Metode Linear  Regression,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  8–17,  2021,  doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.